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Episode | Date |
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Trust me i'm a statistician!
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May 14, 2024 |
Gib mir Futter
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May 07, 2024 |
Besser schätzen
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Apr 30, 2024 |
Gib mir deine Leber
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Apr 23, 2024 |
Falsch geplant ist halb verloren
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Apr 16, 2024 |
Sprechen Sie miteinander!
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Apr 09, 2024 |
Mir kannst du trauen!
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Apr 02, 2024 |
Lies doch selber!
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Mar 26, 2024 |
Fragen über Fragen
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Mar 19, 2024 |
So gut wie tot
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Mar 12, 2024 |
Screenings verpflichtet
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Mar 05, 2024 |
Papa, bist Du es wirklich
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Feb 27, 2024 |
Lauf um Dein Leben
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Feb 20, 2024 |
Länger leben mit Pflanzen
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Feb 13, 2024 |
Besser Wissen
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Feb 06, 2024 |
Trau schau wem
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Jan 30, 2024 |
Männer leiden anders, Frauen auch
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Jan 23, 2024 |
Einfach mal loslachen
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Jan 16, 2024 |
Trailer: DatenDurchblick mit Irit Nachtigall und Katharina Schüller
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Jan 16, 2024 |
WeinachtsDurchblick und ein frohes, neues Daten Jahr!
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Dec 20, 2023 |
True(?) Crime
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Dec 19, 2023 |
Wie man Zahlen (unverfälscht) präsentiert.
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Dec 12, 2023 |
Fake News! Fake News?
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Dec 05, 2023 |
Studienergebnisse mit Verfallsdatum?
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Nov 28, 2023 |
Propensity Score Matching: Auswertung von "Real World Data" mit Dr. Alexander Krannich
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Nov 21, 2023 |
Querschnittstudien: Übersicht durch Stichproben
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Nov 14, 2023 |
Prävalenz: Die Verbreitung einer Erkrankung in der Bevölkerung
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Nov 07, 2023 |
Gesunde Ernährung: Lässt sich das Altern aufhalten?
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Oct 31, 2023 |
Umfragen: Wie man Verzerrungen im Meinungsbild vermeidete.
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Oct 24, 2023 |
Süßigkeiten-Werbung: Der richtige Umgang mit Zahlen und Studien
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Oct 17, 2023 |
Number Needed To...: Ein Zahlenbeispiel aus der Schmerztherapie mit Priv.-Doz. Dr. med. Sascha Tafelski
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Oct 10, 2023 |
Studienphasen: Die Zulassung von Medikamenten
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Oct 03, 2023 |
Reviews: Wissenschaftliches Korrekturlesen
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Sep 26, 2023 |
Publizieren: Wie werden Forschungen veröffentlicht?
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Sep 19, 2023 |
Wissenschaftliche Journals: Wie man die Qualität eines Journals erkennen kann.
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Sep 12, 2023 |
Der Prädiktive Wert: Welche Vorsorgeuntersuchungen sollten wir wahrnehmen?
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Sep 05, 2023 |
Metaanalysen: Der Zusammenschluss vieler Studien
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Aug 29, 2023 |
Big Data: Der Umgang mit großen Datenmengen
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Aug 22, 2023 |
Künstliche Intelligenzen und Gesundheitsdaten: Chancen und Herausforderungen
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Aug 15, 2023 |
Studienveröffentlichung: Die Salamitaktik der schrittweisen Veröffentlichung
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Aug 08, 2023 |
Die Wahrheit hinter den Zahlen: Vertrauenswürdigkeit von Werbeaussagen
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Aug 01, 2023 |
Immortal Time Bias: Die Oscars, falsche Unsterblichkeit und der richtige Zeitpunkt
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Jul 25, 2023 |
Die Bedeutung von Sensitivität und Spezifität in medizinischen Tests: Eine einfache Erklärung
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Jul 22, 2023 |
Der postpandemische Effekt: Häufigere und längere Krankheitsdauer - Was geschieht mit unserem Immunsystem?"
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Jul 18, 2023 |
Langzeitwirkungen von Medikamenten: Was geschieht nach dem Ende einer Studie?
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Jul 15, 2023 |
Das Ende einer Studie: Abschluss und Erfolgskriterien
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Jul 11, 2023 |
Gruppenvergleichbarkeit und der Antibiotikaverbrauch
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Jul 08, 2023 |
Matching vs. Randomisierung: Was kann verglichen werden?
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Jul 04, 2023 |
Die Bedeutung der Verblindung in klinischen Studien: Wer weiß was?
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Jul 01, 2023 |
Randomisierung: Wie man Zufall in Studien planen kann
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Jun 27, 2023 |
Kohortenstudie: Der Vergleich von vorhandenen Daten
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Jun 24, 2023 |
RCT's: Der Goldstandard der Forschung?
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Jun 20, 2023 |
Kritischer Blick: Die Studie zur Gewaltbereitschaft junger Männer in Deutschland
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Jun 17, 2023 |
Überblick: Die verschiedenen Arten von Studien und ihre Bedeutung
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Jun 13, 2023 |
Der p-Wert: Bewertung von Studienqualität durch Datenabweichungen
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Jun 10, 2023 |
Der Abstract: Zwischen Zusammenfassung und Informationslücke
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Jun 06, 2023 |
Korrelation vs. Kausalität: Unterschied und Bedeutung
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Jun 03, 2023 |
Evidenzbasierte Medizin: Wo sind die Grenzen der Belegbarkeit?
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May 30, 2023 |
Evidenzbasierte Medizin: Was ist sie und wie funktioniert sie?
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May 27, 2023 |
Publication Bias: Warum Forschende ihre Studien veröffentlichen
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May 23, 2023 |
DatenDurchblick: Der Podcast für Zahlen- und Studienkompetenz mit Dr. Irit Nachtigall
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May 23, 2023 |